基于序列圖像的手勢(shì)檢測(cè)與識(shí)別算法研究.pdf

1、在傳統(tǒng)的人機(jī)交互領(lǐng)域中，人機(jī)交互常常需要遵循一套復(fù)雜的操作規(guī)則，對(duì)于用戶來說，此類限制并不利于操作。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，在人機(jī)交互領(lǐng)域產(chǎn)生了新型人機(jī)交互方案，使得人機(jī)交互過程更為人性化。手勢(shì)是一種天然的交流方式，基于視覺的手勢(shì)識(shí)別是新型人機(jī)交互領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。然而，由于手部形狀多變，手勢(shì)具有多樣性以及多義性等特點(diǎn)，并且手部所處場(chǎng)景往往復(fù)雜多變，因此，基于視覺的手勢(shì)識(shí)別是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　為此，本文針對(duì)手勢(shì)

2、識(shí)別所遇到的問題進(jìn)行了分析研究，并做了相關(guān)實(shí)驗(yàn)和性能估計(jì)，在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的手勢(shì)識(shí)別框架，然后對(duì)該框架進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)及分析。本文主要工作如下：
　　1、為了有效地將手部區(qū)域與復(fù)雜背景分割開來，我們將ViBe算法與膚色檢測(cè)算法相結(jié)合，前者獲得運(yùn)動(dòng)信息，后者獲得膚色信息，接著融合兩種信息以初步確定手部候選區(qū)域，然后使用連通域分析方法，進(jìn)一步確定手部可能出現(xiàn)的區(qū)域。該算法的創(chuàng)新之處在于結(jié)合了ViBe算法和膚色模型來檢測(cè)手部可能出現(xiàn)的

3、區(qū)域，實(shí)驗(yàn)證明，它能夠有效地對(duì)手部區(qū)域進(jìn)行定位，且滿足實(shí)時(shí)要求。
　　2、實(shí)現(xiàn)了一種手勢(shì)跟蹤框架，該框架使用基于哈爾特征的自適應(yīng)增強(qiáng)算法（AdaBoost）進(jìn)行跟蹤初始化，從前一步驟的手部候選區(qū)域中選定一個(gè)手部區(qū)域作為跟蹤手部區(qū)域，然后結(jié)合連續(xù)自適應(yīng)均值平移跟蹤算法（CamShift）和卡爾曼濾波算法對(duì)該手部區(qū)域進(jìn)行跟蹤。卡爾曼濾波算法用于克服背景中大面積顏色相近區(qū)域干擾的問題。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠有效跟蹤手部區(qū)域，并且配合手部檢